電気自動車（EV）の時代が幕を開け、2018年にはそのうち200万台が販売されました。EVを購入する理由は、環境への配慮、維持費の低さ、航続距離の伸長、あるいは近所の人のEVが見せる絶え間ないトルク加速への単純な羨望かもしれません。いずれにせよ、あらゆるモデルのEVの販売台数は増加しています。
持続可能な電気自動車は、化石燃料に依存する内燃機関の時代の終わりの始まりを告げています。しかし、配電系統運用者（DSO）と呼ばれる送電網管理者にとって、この移行は問題をもたらします。同じ地域にEVが多すぎると、電力供給の混乱につながる、あるいは停電するおそれさえあります。
送電網を停止させずに、どうすればEVの普及を促進できるでしょうか。
EVへの移行は賢明に進める必要があります。そのためには、電化がもたらす意図しない結果を理解し、備えることが大切です。
典型的な米国の近隣地域を想像してください。車が1000台あり、そのうちEVはわずか50台だとします。EVの充電は送電網に大きな電力負荷をもたらしますが、この地域では、所有者を職場へ運んだり用事を済ませたりした一日の後、夕方早めに帰宅した50台のEVを充電する余力が十分にあるかもしれません。
ここにEVをさらに50台加えてみましょう。帰宅した新たな50人のEV所有者も、最初の50人に加わって充電器につなぎます。時間の問題で、EVによる電力需要がインフラの許容量を超えてしまいます。この送電網の混雑、つまり地域の送電網が目前の電力需要を満たせない状態は、供給の混乱や停電という形で送電網の機能不全を招く可能性があります。
停電はDSOにとって到底容認できません。DSOは高圧送電網の運用者から電力の配電を引き継ぎ、地域のインフラを通じて各家庭に届けます。何よりもまず、電力供給の信頼性を確保するのがDSOの役割です。EVが引き起こす可能性のある送電網の混雑に備えるため、DSOにはいくつかの単純な方法があります。
1）地域および州の政治家や電力市場の管理者と連携し、送電網インフラの大規模な拡張を進める
2）電力需要の突発的な急増に対応するためのインフラ建設に必要な、巨額の公的資金を確保する
3）EVを所有する地域全体の最大需要を一度に満たせるだけの電力を送電網が即時に供給できるようになるまで、何カ月にも及ぶ建設工事で地域と周辺エリアに不便を強いる
残念ながら、こうした解決策には問題が多いため、ほとんどのDSOは別の道を選びます。地域によっては、多くの人が眠り、食器洗い機やテレビの電源が切られている深夜に、送電網から使う電力の料金を割り引くことは珍しくありません。節約を重視するEV所有者は、充電器を作動させるために午後11時まで起きていることを選ぶかもしれません。
現在、もう少し高度な方法がセント・クロイ電力協同組合によって、ウィスコンシン州西部の準農村地域で採用されています。新たにEVを購入する人には、EVをより速く充電できるレベル2充電器への補助金が提供されます。ただし、DSOによる外部制御に同意し、充電器の稼働時間を午後11時から午前7時までに限ることが条件です。EV所有者は、帰宅したらいつでもEVをつなぐだけで、充電は午後11時になるまで始まりません。車が満充電かどうかにかかわらず、充電器は午前7時に停止します。
いずれは、レベル2充電器への補助金の有無にかかわらず、地域にEVが増えすぎれば、DSOは外部制御機構を備えたレベル2充電器のみを認めるよう迫られる可能性が高いでしょう。これは理解できるものの、必ずしも歓迎されるとは限らない、上意下達の管理です。
EVによる電力需要に別の方法で備え、EV所有者一人ひとりの好みを活用して、送電網への需要を平準化できるとしたらどうでしょうか。EV所有者には、コスト削減より充電開始時刻や所要時間の利便性を優先する、あるいは利便性より充電量の確実性を優先するなど、選択肢を提供できます。そうすれば、EV所有者は毎日、自分に最適な充電方法を選びながら、EV充電の需要を送電網の許容範囲内に保つことができます。
「選好に基づく意思決定支援」の導入
セント・クロイでは、夜間充電を促すために、固定的で一度限りのインセンティブに基づく方法を採用しています。一方、私たちの研究は、EV所有者とDSOの双方にとって、より柔軟な「デマンドレスポンス」方式を提供する価値を示しています。可能です。動的な電力市場をつくり、動的料金設定と充電機能の遠隔制御を組み合わせれば、EV所有者それぞれの好みを満たしながら混雑を防ぐことができます。これらは、自動化された機械学習型の「意思決定アシスタント」によって実現されます。
政策として、すべての新しいレベル2充電器に外部制御の機能を備え付ける一方、その制御を実行するかどうかはEV所有者が決めるとしたらどうでしょう。
DSOが充電機能を自動的に停止または再開する代わりに、各家庭がアプリを通じて、支払い意思に応じて自宅での充電を許可するかどうかを決められます。
利用者の選好に関する実験室での調査では、参加者は4～12週間にわたりEVドライバーを模擬体験しました。その間、スマートフォンのアプリが「自分のEV」と接続し、車にどれだけ充電が残っているかを知らせます。アプリは段階的な料金を表示し、今充電する場合と後で充電する場合の費用を比較できるようにしました。一日のどの時点でも、EV所有者は車を充電するかどうかを決められます。同時にEVを充電したい人が増えるほど、料金は高くなります。価格が下がるまで待つとどれだけ節約できるかを見た参加者は、料金が安いときに充電器を作動させることを選び、その結果、送電網の混雑が緩和されました。
将来、リアルタイムの電力市場とやりとりでき、あなたが操作する機械学習アシスタントが、あなたの好みを学習し、コスト削減、利便性、航続距離の確保について、その時々の希望に基づいて柔軟に選択できるようにすると想像してみてください。私たちのさらなる研究は、機械学習アシスタントという形の自動意思決定情報システムが、送電網の運用者が需要の増加と供給の変動に対処するための柔軟性とデマンドレスポンスを生み出すうえで、きわめて大きな影響を持つ可能性を示し始めています。持続可能なエネルギーへの移行と電化を管理する自動情報システムは、EVの増加だけでなく、自ら生産したエネルギーを送電網に戻す家庭の統合にも役立ちます。
欧州のDSO（配電系統運用者）組織は、選好を学習するアシスタントと動的料金設定が将来の一部になるとすでに認識しているようで、「スマート充電」インフラを優先することで、変動への備えを進めています。
世界は、持続可能なエネルギーへの移行に迅速かつ円滑に備え続けなければなりません。消費者は、自分が適切だと思う理由が何であれ、今すぐEVを購入すべきです。EVを受け入れられるよう、送電網を早急に整備する必要があります。私たちは、上意下達の管理よりも、利用者を中心に据えた市場ベースの方法を支持します。皆さんも同じ考えだろうと思います。
